Конспект «Кодирование и декодирование информации»

«Кодирование и декодирование информации»

Код ОГЭ: 1.2.2 Кодирование и декодирование информации.

---

Кодирование информации

■ Кодирование информации — процесс преобразования сигнала из формы, удобной для непосредственного использования информации, в форму, удобную для передачи, хранения или автоматической переработки.

В процессах восприятия, передачи и хранения информации живыми организмами, человеком и техническими устройствами происходит кодирование информации. В этом случае информация, представленная в одной знаковой системе, преобразуется в другую. Каждый символ исходного алфавита представляется конечной последовательностью символов кодового алфавита. Эта результирующая последовательность называется информационным кодом (кодовым словом, или просто кодом).

Примерами кодов являются последовательность букв в тексте, цифр в числе, двоичный компьютерный код и др.

Код состоит из определенного количества знаков (имеет определенную длину), которое называется длиной кода. Например, текстовое сообщение состоит из определенного количества букв, число — из определенного количества цифр.

Преобразование знаков или групп знаков одной знаковой системы в знаки или группы знаков другой знаковой системы называется перекодированием.

При кодировании один символ исходного сообщения может заменяться одним или несколькими символами нового кода, и наоборот — несколько символов исходного сообщения могут быть заменены одним символом в новом коде. Примером такой замены служат китайские иероглифы, которые обозначают целые слова и понятия.

Кодирование может быть равномерным и неравномерным. При равномерном кодировании все символы заменяются кодами равной длины; при неравномерном кодировании разные символы могут кодироваться кодами разной длины (это затрудняет декодирование). Неравномерный код называют еще кодом переменной длины.

Примером неравномерного кодирования является код азбуки Морзе. Длительное время он использовался для передачи сообщений по телеграфу. Кодовый алфавит включал точку, тире и паузу. При передаче по телеграфу точка означала кратковременный сигнал, тире — сигнал в 3 раза длиннее. Между сигналами букв одного слова делалась пауза длительностью одной точки, между словами — длительностью трех точек, между предложениями — длительностью семи точек.

Вначале код Морзе был создан для букв английского алфавита, цифр и знаков препинания. Принцип этого кода заключался в том, что часто встречающиеся буквы кодировались более простыми сочетаниями точек и тире. Это делало код компактным. Позже код был разработан и для символов других алфавитов, включая русский.

Коды Морзе для некоторых букв.

Чтобы избежать неоднозначности, код Морзе включает также паузы между кодами разных символов.

Декодирование информации

■ Декодирование — обратный процесс восстановления информации из закодированного представления.

В зависимости от системы кодирования информационный код может или не может быть декодирован однозначно. Равномерные коды всегда могут быть декодированы однозначно.

Для однозначного декодирования неравномерного кода важно, имеются ли в нем кодовые слова, которые являются одновременно началом других, более длинных кодовых слов.

Закодированное сообщение можно однозначно декодировать с начала, если выполняется условие Фано: никакое кодовое слово не является началом другого кодового слова.

Закодированное сообщение можно однозначно декодировать с конца, если выполняется обратное условие Фано: никакое кодовое слово не является окончанием другого кодового слова.

Неравномерные коды, для которых выполняется условие Фано, называются префиксными. Префиксный код — такой неравномерный код, в котором ни одно кодовое слово не является началом другого, более длинного слова. В таком случае кодовые слова можно записывать друг за другом без разделительного символа между ними.

Например, код Морзе не является префиксным — для него не выполняется условие Фано. Поэтому в кодовый алфавит Морзе, кроме точки и тире, входит также символ–разделитель — пауза длиной в тире. Без разделителя однозначно декодировать код Морзе в общем случае нельзя.

---

Конспект урока по информатике «Кодирование и декодирование информации».

Вернуться к Списку конспектов по информатике.

 

Кодирование информации

Код — это набор условных обозначений (или сигналов) для записи (или передачи) некоторых заранее определенных понятий.

Кодирование информации – это процесс формирования определенного представления информации. В более узком смысле под термином «кодирование» часто понимают переход от одной формы представления информации к другой, более удобной для хранения, передачи или обработки.

Обычно каждый образ при кодировании (иногда говорят — шифровке) представлении отдельным знаком.

Знак — это элемент конечного множества отличных друг от друга элементов.

В более узком смысле под термином «кодирование» часто понимают переход от одной формы представления информации к другой, более удобной для хранения, передачи или обработки.

Компьютер может обрабатывать только информацию, представленную в числовой форме. Вся другая информация (например, звуки, изображения, показания приборов и т. д.) для обработки на компьютере должна быть преобразована в числовую форму. Например, чтобы перевести в числовую форму музыкальный звук, можно через небольшие промежутки времени измерять интенсивность звука на определенных частотах, представляя результаты каждого измерения в числовой форме. С помощью программ для компьютера можно выполнить преобразования полученной информации, например «наложить» друг на друга звуки от разных источников.

Аналогичным образом на компьютере можно обрабатывать текстовую информацию. При вводе в компьютер каждая буква кодируется определенным числом, а при выводе на внешние устройства (экран или печать) для восприятия человеком по этим числам строятся изображения букв. Соответствие между набором букв и числами называется кодировкой символов.

Как правило, все числа в компьютере представляются с помощью нулей и единиц (а не десяти цифр, как это привычно для людей). Иными словами, компьютеры обычно работают в двоичной системе счисления, поскольку при этом устройства для их обработки получаются значительно более простыми. Ввод чисел в компьютер и вывод их для чтения человеком может осуществляться в привычной десятичной форме, а все необходимые преобразования выполняют программы, работающие на компьютере.

Способы кодирования информации.

Одна и та же информация может быть представлена (закодирована) в нескольких формах. C появлением компьютеров возникла необходимость кодирования всех видов информации, с которыми имеет дело и отдельный человек, и человечество в целом. Но решать задачу кодирования информации человечество начало задолго до появления компьютеров. Грандиозные достижения человечества — письменность и арифметика — есть не что иное, как система кодирования речи и числовой информации. Информация никогда не появляется в чистом виде, она всегда как-то представлена, как-то закодирована.

Двоичное кодирование – один из распространенных способов представления информации. В вычислительных машинах, в роботах и станках с числовым программным управлением, как правило, вся информация, с которой имеет дело устройство, кодируется в виде слов двоичного алфавита.

Кодирование символьной (текстовой) информации.

Основная операция, производимая над отдельными символами текста — сравнение символов.

При сравнении символов наиболее важными аспектами являются уникальность кода для каждого символа и длина этого кода, а сам выбор принципа кодирования практически не имеет значения.

Для кодирования текстов используются различные таблицы перекодировки. Важно, чтобы при кодировании и декодировании одного и того же текста использовалась одна и та же таблица.

Таблица перекодировки — таблица, содержащая упорядоченный некоторым образом перечень кодируемых символов, в соответствии с которой происходит преобразование символа в его двоичный код и обратно.

Наиболее популярные таблицы перекодировки: ДКОИ-8, ASCII, CP1251, Unicode.

Исторически сложилось, что в качестве длины кода для кодирования символов было выбрано 8 бит или 1 байт. Поэтому чаще всего одному символу текста, хранимому в компьютере, соответствует один байт памяти.

Различных комбинаций из 0 и 1 при длине кода 8 бит может быть 28 = 256, поэтому с помощью одной таблицы перекодировки можно закодировать не более 256 символов. При длине кода в 2 байта (16 бит) можно закодировать 65536 символов.

Кодирование числовой информации.

Сходство в кодировании числовой и текстовой информации состоит в следующем: чтобы можно было сравнивать данные этого типа, у разных чисел (как и у разных символов) должен быть различный код. Основное отличие числовых данных от символьных заключается в том, что над числами кроме операции сравнения производятся разнообразные математические операции: сложение, умножение, извлечение корня, вычисление логарифма и пр. Правила выполнения этих операций в математике подробно разработаны для чисел, представленных в позиционной системе счисления.

Основной системой счисления для представления чисел в компьютере является двоичная позиционная система счисления.

Кодирование текстовой информации

В настоящее время, большая часть пользователей, при помощи компьютера обрабатывает текстовую информацию, которая состоит из символов: букв, цифр, знаков препинания и др. Подсчитаем, сколько всего символов и какое количество бит нам нужно.

10 цифр, 12 знаков препинания, 15 знаков арифметических действий, буквы русского и латинского алфавита, ВСЕГО: 155 символов, что соответствует 8 бит информации.

Единицы измерения информации.

1 байт = 8 бит

1 Кбайт = 1024 байтам

1 Мбайт = 1024 Кбайтам

1 Гбайт = 1024 Мбайтам

1 Тбайт = 1024 Гбайтам

Суть кодирования заключается в том, что каждому символу ставят в соответствие двоичный код от 00000000 до 11111111 или соответствующий ему десятичный код от 0 до 255.

Необходимо помнить, что в настоящее время для кодировки русских букв используют пять различных кодовых таблиц (КОИ — 8, СР1251, СР866, Мас, ISO), причем тексты, закодированные при помощи одной таблицы не будут правильно отображаться в другой

Основным отображением кодирования символов является код ASCII — American Standard Code for Information Interchange- американский стандартный код обмена информацией, который представляет из себя таблицу 16 на 16, где символы закодированы в шестнадцатеричной системе счисления.

Кодирование графической информации.

Важным этапом кодирования графического изображения является разбиение его на дискретные элементы (дискретизация).

Основными способами представления графики для ее хранения и обработки с помощью компьютера являются растровые и векторные изображения

Векторное изображение представляет собой графический объект, состоящий из элементарных геометрических фигур (чаще всего отрезков и дуг). Положение этих элементарных отрезков определяется координатами точек и величиной радиуса. Для каждой линии указывается двоичные коды типа линии (сплошная, пунктирная, штрихпунктирная), толщины и цвета.

Растровое изображение представляет собой совокупность точек (пикселей), полученных в результате дискретизации изображения в соответствии с матричным принципом.

Матричный принцип кодирования графических изображений заключается в том, что изображение разбивается на заданное количество строк и столбцов. Затем каждый элемент полученной сетки кодируется по выбранному правилу.

Pixel (picture element — элемент рисунка) — минимальная единица изображения, цвет и яркость которой можно задать независимо от остального изображения.

В соответствии с матричным принципом строятся изображения, выводимые на принтер, отображаемые на экране дисплея, получаемые с помощью сканера.

Качество изображения будет тем выше, чем «плотнее» расположены пиксели, то есть чем больше разрешающая способность устройства, и чем точнее закодирован цвет каждого из них.

Для черно-белого изображения код цвета каждого пикселя задается одним битом.

Если рисунок цветной, то для каждой точки задается двоичный код ее цвета.

Поскольку и цвета кодируются в двоичном коде, то если, например, вы хотите использовать 16-цветный рисунок, то для кодирования каждого пикселя вам потребуется 4 бита (16=24), а если есть возможность использовать 16 бит (2 байта) для кодирования цвета одного пикселя, то вы можете передать тогда 216 = 65536 различных цветов. Использование трех байтов (24 битов) для кодирования цвета одной точки позволяет отразить 16777216 (или около 17 миллионов) различных оттенков цвета — так называемый режим “истинного цвета” (True Color). Заметим, что это используемые в настоящее время, но далеко не предельные возможности современных компьютеров.

Кодирование звуковой информации.

Из курса физики вам известно, что звук — это колебания воздуха. По своей природе звук является непрерывным сигналом. Если преобразовать звук в электрический сигнал (например, с помощью микрофона), мы увидим плавно изменяющееся с течением времени напряжение.

Для компьютерной обработки аналоговый сигнал нужно каким-то образом преобразовать в последовательность двоичных чисел, а для этого его необходимо дискретизировать и оцифровать.

Можно поступить следующим образом: измерять амплитуду сигнала через равные промежутки времени и записывать полученные числовые значения в память компьютера.

В мире кодов. Способы кодирования информации

Ключевые слова:

• код
• кодирование

Информация может поступать от источника к приёмнику с помощью сигналов самой разной физической природы. Например, сигнал может быть световым, звуковым, тепловым, электрическим или в виде жеста, движения, слова, сломанной веточки на дереве, другого условного знака.

Для того чтобы произошла передача информации, приёмник информации должен не только получить сигнал, но и расшифровать его. Так, услышав звонок будильника, ученик понимает, что пришло время просыпаться и собираться в школу. Телефонный звонок означает, что кому-то нужно с вами поговорить.

Звонок в дверь сообщает, что кто-то пришёл, а школьный звонок собирает ребят на урок или оповещает их о долгожданной перемене.

Необходимо заранее договариваться, как понимать те или иные сигналы, другими словами, требуется разработка кода.

Код — это система условных знаков для представления информации. Кодирование — это представление информации с помощью некоторого кода.

Множество кодов очень прочно вошло в нашу жизнь. Так, для общения в нашей стране используется код — русский язык. Код используется для оценки знаний в школе (число 5 — код отличных знаний, 4 — код хороших знаний, 3 — удовлетворительных, 2 — плохих).

С помощью нотных знаков записывается (кодируется) любое музыкальное произведение. По номерному знаку можно узнать сведения об автомобиле и его владельце.

В современных супермаркетах каждый товар имеет на упаковке штрих-код — метку, состоящую из чёрных линий. Для чтения штрих-кодов применяют специальные сканеры. С их помощью в компьютер вводят информацию о стоимости покупки.

Правила дорожного движения кодируются с помощью наглядных символических рисунков. Всем хорошо известны следующие дорожные знаки, изображённые на рис. 15.

Свой код из шести цифр (почтовый индекс) имеет каждый населённый пункт Российской Федерации. Его следует писать на конверте в специально отведённом для этого месте (рис. 16). По коду можно узнать, куда отправлять письмо. Например, код города Москвы и коды всех населённых пунктов Московской области начинаются с цифры 1.

В середине XIX века французский педагог Луи Брайль придумал специальный способ представления информации для слепых. «Буквы» этого кода выдавливаются на листе плотной бумаги. Одна буква занимает два столбика, в каждом из которых может быть выдавлено от одной до трёх точек (рис. 17). Проводя пальцами по выступам, незрячие люди различают буквы и могут читать.

В памяти компьютера информация представлена в двоичном коде в виде цепочек нулей и единиц. Каждому символу, вводимому с клавиатуры, соответствует уникальная цепочка из восьми 0 и 1. Например, буква «Q» имеет двоичный код 01010001, а цифра «7» — 00110111.

Пример 1. Составим простейшую кодовую таблицу, поставив в соответствие каждой букве её порядковый номер в алфавите. Тогда скороговорка

ОТ ТОПОТА КОПЫТ

ПЫЛЬ ПО ПОЛЮ ЛЕТИТ

в закодированном виде будет выглядеть так:

16 20 20 16 17 16 20 1 12 16 17 29 20

17 29 13 30 17 16 17 16 13 32 13 6 20 10 20

Пример 2. Можно закодировать информацию, заменяя каждую букву исходного текста, например, следующей после неё буквой в алфавите. Такой код называют шифром замены. В этом случае исходное сообщение

АЛ ЦВЕТ МИЛ НА ВЕСЬ СВЕТ

примет вид:

БМ ЧГЁУ НКМ ОБ ГЁТЭ ТГЁУ

О кодировании информации с помощью языка жестов можно прочитать в электронном приложении к учебнику.

Способы кодирования информации

Одна и та же информация может быть представлена разными кодами, иначе говоря, в разных формах.

Люди выработали множество форм представления информации. К ним относятся: разговорные языки (русский, английский, немецкий — всего более 2000 языков), язык мимики и жестов, язык рисунков и чертежей, научные языки (например, язык математики), языки искусства (музыка, живопись, скульптура), специальные языки (азбука Брайля, азбука Морзе, флажковая азбука).

Способ кодирования (форма представления) информации зависит от цели, ради которой осуществляется кодирование. Такими целями могут быть сокращение записи, засекречивание (шифровка) информации, удобство обработки и т. п.

Чаще всего применяют следующие способы кодирования информации:

1) графический — с помощью рисунков или значков;
2) числовой — с помощью чисел;
3) символьный — с помощью символов того же алфавита, что и исходный текст.

Переход от одной формы представления информации к другой, более удобной для хранения, передачи или обработки, также называют кодированием.

Действия по восстановлению первоначальной формы представления информации принято называть декодированием. Для декодирования надо знать код.

САМОЕ ГЛАВНОЕ

Передаваемая информация может поступать от источника к приёмнику с помощью условных знаков или сигналов, то есть в закодированном виде.

Код — это система условных знаков для представления информации.

Кодирование — это представление информации с помощью некоторого кода.

Выбор способа кодирования зависит от цели, ради которой оно осуществляется.

Чтобы декодировать закодированное сообщение, необходимо знать код.

Вопросы и задания

1. Что вы понимаете под кодированием информации?

2. С какой целью люди кодируют информацию?

3. Ребус — это слово или фраза, закодированные с помощью комбинации фигур, букв и других знаков. Попробуйте декодировать сообщение, т. е. разгадать следующий ребус:

Составьте ребус для одного из следующих слов: информация, кодирование, хранение, передача, обработка.

4. Какие знаки используются для представления информации при:

а) записи арифметических выражений;
б) записи мелодий;
в) записи звуков речи;
г) оформлении календаря погоды;
д) управлении движением транспорта?

5. Зависит ли форма представления информации от носителя информации (бумага, камень, электронный носитель информации)?

6. Выразите словами смысл следующего арифметического выражения:

1+2+3+4+5	= 5
—————-
10-7

7. Мальчик заменил каждую букву своего имени её номером в алфавите. Получилось 18 21 19 13 1 15. Как зовут мальчика?

8. Зная, что каждая буква исходного текста заменяется третьей после неё буквой в алфавите русского языка, который считается записанным по кругу (после «Я» идёт «А»), декодируйте следующие сообщения:

а) жуцёг льл, г ргмжиыя — дзузёл;
б) фхгуюм жуцё оцъыз рсеюш жецш.

9. Каждой букве алфавита поставлена в соответствие пара чисел: первое число — номер столбца, а второе — номер строки следующей кодовой таблицы:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

к

л

м

н

о

ь

ъ

ы

э

ю

я

<пробел>

2

п

р

с

т

у

ф

х

ч

ц

ш

щ

,

3

а

б

в

г

д

е

ё

ж

з

и

й

.

Пользуясь данной таблицей, расшифруйте головоломку: (1,1), (2.2), (1,3), (3,2), (10,3), (3,3), (12,1), (4,2), (5,1), (4,2), (12,2), (12,1), (1,1), (4,2), (5,1), (12,1), (1,1), (2,2), (1,3), (3,2), (10,3), (3.3) , (5,1), (12,1), (1,2), (5,1), (3,2), (4,2), (5,2), (1,2), (1,3), (6.3), (4,2), (12,3).

Электронное приложение к уроку

	Презентации, плакаты, текстовые файлы	Вернуться к материалам урока	Ресурсы ЕК ЦОР

Cкачать материалы урока

90000 Coding — Compression — Computer Science Field Guide 90001 90002 There is an image format that uses the simple one-symbol-per-pixel representation we have just described. The format is called «portable bitmap format» (PBM). PBM files are saved with the file extension «.pbm», and contain a simple header, followed by the image data. The data in the file can be viewed by opening it in a text editor, much like opening a .txt file, and the image itself can be viewed by opening it in a drawing or image viewing program that supports PBM files (The format is not very well supported, but a number of image viewing and editing programs can display them).A PBM file for the diamond image used earlier would be as follows: 90003 90004 P1 15 15 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 90005 90002 The first two lines are the header.The first line specifies the format of the file (P1 means that the file contains ASCII zeroes and ones). The second line specifies the width and then the height of the image in pixels. This allows the computer to know the size and dimensions of the image, even if the newline characters separating the rows in the file were missing. The rest of the data is the image, just like above. If you wanted to, you could copy and paste this representation (including the header) into a text file, and save it with the file extension.pbm. If you have a program on your computer able to open PBM files, you could then view the image with it. You could even write a program to output these files, and then display them as images. 90003 90002 Because the digits are represented using ASCII in this format, it is not very efficient, but it is useful if you want to read what’s inside the file. There are variations of this format that pack the pixels into bits instead of characters, and variations that can be used for greyscale and colour images.More information about this format is available on Wikipedia. 90003 .90000 computer science | Definition, Fields, & Facts 90001 90002 90003 Computer science 90004, the study of computers and computing, including their theoretical and algorithmic foundations, hardware and software, and their uses for processing information. The discipline of computer science includes the study of algorithms and data structures, computer and network design, modeling data and information processes, and artificial intelligence. Computer science draws some of its foundations from mathematics and engineering and therefore incorporates techniques from areas such as queueing theory, probability and statistics, and electronic circuit design.Computer science also makes heavy use of hypothesis testing and experimentation during the conceptualization, design, measurement, and refinement of new algorithms, information structures, and computer architectures. 90005 90003 laptop computer 90004 A laptop personal computer. 90008 © Index Open 90009 90002 Britannica Quiz 90005 90002 Computers and Technology 90005 90002 Which of these is not a kind of computer? 90005 90002 Computer science is considered as part of a family of five separate yet interrelated disciplines: computer engineering, computer science, information systems, information technology, and software engineering.This family has come to be known collectively as the discipline of computing. These five disciplines are interrelated in the sense that computing is their object of study, but they are separate since each has its own research perspective and curricular focus. (Since 1991 the Association for Computing Machinery [ACM], the IEEE Computer Society [IEEE-CS], and the Association for Information Systems [AIS] have collaborated to develop and update the taxonomy of these five interrelated disciplines and the guidelines that educational institutions worldwide use for their undergraduate, graduate, and research programs.) 90005 90002 The major subfields of computer science include the traditional study of computer architecture, programming languages, and software development. However, they also include computational science (the use of algorithmic techniques for modeling scientific data), graphics and visualization, human-computer interaction, databases and information systems, networks, and the social and professional issues that are unique to the practice of computer science . As may be evident, some of these subfields overlap in their activities with other modern fields, such as bioinformatics and computational chemistry.These overlaps are the consequence of a tendency among computer scientists to recognize and act upon their field’s many interdisciplinary connections. 90005 90020 Development of computer science 90021 90002 Computer science emerged as an independent discipline in the early 1960s, although the electronic digital computer that is the object of its study was invented some two decades earlier. The roots of computer science lie primarily in the related fields of mathematics, electrical engineering, physics, and management information systems.90005 Get exclusive access to content from our тисяча сімсот шістьдесят вісім First Edition with your subscription. Subscribe today 90002 Mathematics is the source of two key concepts in the development of the computer-the idea that all information can be represented as sequences of zeros and ones and the abstract notion of a «stored program.» In the binary number system, numbers are represented by a sequence of the binary digits 0 and 1 in the same way that numbers in the familiar decimal system are represented using the digits 0 through 9.The relative ease with which two states (e.g., high and low voltage) can be realized in electrical and electronic devices led naturally to the binary digit, or bit, becoming the basic unit of data storage and transmission in a computer system. 90005 90002 Electrical engineering provides the basics of circuit design-namely, the idea that electrical impulses input to a circuit can be combined using Boolean algebra to produce arbitrary outputs. (The Boolean algebra developed in the 19th century supplied a formalism for designing a circuit with binary input values ​​of zeros and ones [false or true, respectively, in the terminology of logic] to yield any desired combination of zeros and ones as output.) The invention of the transistor and the miniaturization of circuits, along with the invention of electronic, magnetic, and optical media for the storage and transmission of information, resulted from advances in electrical engineering and physics. 90005 90002 Management information systems, originally called data processing systems, provided early ideas from which various computer science concepts such as sorting, searching, databases, information retrieval, and graphical user interfaces evolved.Large corporations housed computers that stored information that was central to the activities of running a business-payroll, accounting, inventory management, production control, shipping, and receiving. 90005 90002 Theoretical work on computability, which began in the 1930s, provided the needed extension of these advances to the design of whole machines; a milestone was the 1936 specification of the Turing machine (a theoretical computational model that carries out instructions represented as a series of zeros and ones) by the British mathematician Alan Turing and his proof of the model’s computational power.Another breakthrough was the concept of the stored-program computer, usually credited to Hungarian American mathematician John von Neumann. These are the origins of the computer science field that later became known as architecture and organization. 90005 Alan M. Turing, 1951. 90008 Science History Images / Alamy 90009 90002 In the 1950s, most computer users worked either in scientific research labs or in large corporations. The former group used computers to help them make complex mathematical calculations (e.g., missile trajectories), while the latter group used computers to manage large amounts of corporate data (e.g., payrolls and inventories). Both groups quickly learned that writing programs in the machine language of zeros and ones was not practical or reliable. This discovery led to the development of assembly language in the early 1950s, which allows programmers to use symbols for instructions (e.g., ADD for addition) and variables (e.g., 90035 X 90036). Another program, known as an assembler, translated these symbolic programs into an equivalent binary program whose steps the computer could carry out, or «execute.»90005 90002 Other system software elements known as linking loaders were developed to combine pieces of assembled code and load them into the computer’s memory, where they could be executed. The concept of linking separate pieces of code was important, since it allowed «libraries» of programs for carrying out common tasks to be reused. This was a first step in the development of the computer science field called software engineering. 90005 90002 Later in the 1950s, assembly language was found to be so cumbersome that the development of high-level languages ​​(closer to natural languages) began to support easier, faster programming.FORTRAN emerged as the main high-level language for scientific programming, while COBOL became the main language for business programming. These languages ​​carried with them the need for different software, called compilers, that translate high-level language programs into machine code. As programming languages ​​became more powerful and abstract, building compilers that create high-quality machine code and that are efficient in terms of execution speed and storage consumption became a challenging computer science problem.The design and implementation of high-level languages ​​is at the heart of the computer science field called programming languages. 90005 90002 Increasing use of computers in the early 1960s provided the impetus for the development of the first operating systems, which consisted of system-resident software that automatically handled input and output and the execution of programs called «jobs.» The demand for better computational techniques led to a resurgence of interest in numerical methods and their analysis, an activity that expanded so widely that it became known as computational science.90005 90002 The 1970s and ’80s saw the emergence of powerful computer graphics devices, both for scientific modeling and other visual activities. (Computerized graphical devices were introduced in the early 1950s with the display of crude images on paper plots and cathode-ray tube [CRT] screens.) Expensive hardware and the limited availability of software kept the field from growing until the early 1980s, when the computer memory required for bitmap graphics (in which an image is made up of small rectangular pixels) became more affordable.Bitmap technology, together with high-resolution display screens and the development of graphics standards that make software less machine-dependent, has led to the explosive growth of the field. Support for all these activities evolved into the field of computer science known as graphics and visual computing. 90005 90002 Closely related to this field is the design and analysis of systems that interact directly with users who are carrying out various computational tasks. These systems came into wide use during the 1980s and ’90s, when line-edited interactions with users were replaced by graphical user interfaces (GUIs).GUI design, which was pioneered by Xerox and was later picked up by Apple (Macintosh) and finally by Microsoft (Windows), is important because it constitutes what people see and do when they interact with a computing device. The design of appropriate user interfaces for all types of users has evolved into the computer science field known as human-computer interaction (HCI). 90005 90003 graphical user interface 90004 The Xerox Alto was the first computer to use graphical icons and a mouse to control the system-the first graphical user interface (GUI).90008 Courtesy of Xerox 90009 90002 The field of computer architecture and organization has also evolved dramatically since the first stored-program computers were developed in the 1950s. So called time-sharing systems emerged in the 1960s to allow several users to run programs at the same time from different terminals that were hard-wired to the computer. The 1970s saw the development of the first wide-area computer networks (WANs) and protocols for transferring information at high speeds between computers separated by large distances.As these activities evolved, they coalesced into the computer science field called networking and communications. A major accomplishment of this field was the development of the Internet. 90005 90002 The idea that instructions, as well as data, could be stored in a computer’s memory was critical to fundamental discoveries about the theoretical behaviour of algorithms. That is, questions such as, «What can / can not be computed?» have been formally addressed using these abstract ideas. These discoveries were the origin of the computer science field known as algorithms and complexity.A key part of this field is the study and application of data structures that are appropriate to different applications. Data structures, along with the development of optimal algorithms for inserting, deleting, and locating data in such structures, are a major concern of computer scientists because they are so heavily used in computer software, most notably in compilers, operating systems, file systems, and search engines. 90005 90002 In the 1960s the invention of magnetic disk storage provided rapid access to data located at an arbitrary place on the disk.This invention led not only to more cleverly designed file systems but also to the development of database and information retrieval systems, which later became essential for storing, retrieving, and transmitting large amounts and wide varieties of data across the Internet. This field of computer science is known as information management. 90005 90002 Another long-term goal of computer science research is the creation of computing machines and robotic devices that can carry out tasks that are typically thought of as requiring human intelligence.Such tasks include moving, seeing, hearing, speaking, understanding natural language, thinking, and even exhibiting human emotions. The computer science field of intelligent systems, originally known as artificial intelligence (AI), actually predates the first electronic computers in the 1940s, although the term 90035 artificial intelligence 90036 was not coined until 1956. 90005 90002 Three developments in computing in the early part of the 21st century-mobile computing, client-server computing, and computer hacking-contributed to the emergence of three new fields in computer science: platform-based development, parallel and distributed computing, and security and information assurance.Platform-based development is the study of the special needs of mobile devices, their operating systems, and their applications. Parallel and distributed computing concerns the development of architectures and programming languages ​​that support the development of algorithms whose components can run simultaneously and asynchronously (rather than sequentially), in order to make better use of time and space. Security and information assurance deals with the design of computing systems and software that protects the integrity and security of data, as well as the privacy of individuals who are characterized by that data.90005 90002 Finally, a particular concern of computer science throughout its history is the unique societal impact that accompanies computer science research and technological advancements. With the emergence of the Internet in the 1980s, for example, software developers needed to address important issues related to information security, personal privacy, and system reliability. In addition, the question of whether computer software constitutes intellectual property and the related question «Who owns it?» gave rise to a whole new legal area of ​​licensing and licensing standards that applied to software and related artifacts.These concerns and others form the basis of social and professional issues of computer science, and they appear in almost all the other fields identified above. 90005 90002 So, to summarize, the discipline of computer science has evolved into the following 15 distinct fields: 90005 90068 90069 90002 Algorithms and complexity 90005 90072 90069 90002 Architecture and organization 90005 90072 90069 90002 Computational science 90005 90072 90069 90002 Graphics and visual computing 90005 90072 90069 90002 Human-computer interaction 90005 90072 90069 90002 Information management 90005 90072 90069 90002 Intelligent systems 90005 90072 90069 90002 Networking and communication 90005 90072 90069 90002 Operating systems 90005 90072 90069 90002 Parallel and distributed computing 90005 90072 90069 90002 Platform-based development 90005 90072 90069 90002 Programming languages ​​90005 90072 90069 90002 Security and information assurance 90005 90072 90069 90002 Software engineering 90005 90072 90069 90002 Social and professional issues 90005 90072 90129 90002 Computer science continues to have strong mathematical and engineering roots.Computer science bachelor’s, master’s, and doctoral degree programs are routinely offered by postsecondary academic institutions, and these programs require students to complete appropriate mathematics and engineering courses, depending on their area of ​​focus. For example, all undergraduate computer science majors must study discrete mathematics (logic, combinatorics, and elementary graph theory). Many programs also require students to complete courses in calculus, statistics, numerical analysis, physics, and principles of engineering early in their studies.90005.90000 What is Computer Science? in the US 90001 90002 90003 90004 Computer science is the third most popular major amongst international students coming to the United States. Therfe are many reasons that computer science is so popular, including exceptional job security, uncommonly high starting salaries, and diverse job opportunities across industries. However, an international student contemplating studying computer science needs to ask themself, «What is computer science?» 90005 90004 So, what is computer science? Generally speaking, computer science is the study of computer technology, both hardware and software.However, computer science is a diverse field; the required skills are both applicable and in-demand across practically every industry in today’s technology-dependent world. As such, the field of computer science is divided amongst a range of sub-disciplines, most of which are full-fledged specialized disciplines in and of themselves. The field of computer science spans several core areas: computer theory, hardware systems, software systems, and scientific computing. Students will choose credits from amongst these sub-disciplines with varying levels of specialization depending on the desired application of the computer science degree.Though most strict specialization occurs at the graduate level, knowing exactly what computer science is (and where a student’s interests fall within this vast field) is of paramount importance to knowing how to study computer science. 90005 90008 Computer Science Disciplines 90009 90004 The disciplines encompassed by a computer science degree are incredibly vast, and an international student must know how to study computer science or, in other words, how to effectively navigate amongst this sea of ​​sub-disciplines and specializations.Here are a few possible areas of specialization available to students pursuing computer science degrees: 90005 90012 90013 Applied Mathematics 90014 90013 Digital Image / Sound 90014 90013 Artificial Intelligence 90014 90013 Microprogramming 90014 90013 Bioinformatics 90014 90013 Networks And Administration 90014 90013 Computer Architecture Networks 90014 90013 Cryptography 90014 90013 Computer Engineering 90014 90013 Operating Systems 90014 90013 Computer Game Development 90014 90013 Robotics 90014 90013 Computer Graphics 90014 90013 Simulation And Modeling 90014 90013 Computer Programming 90014 90013 Software Development 90014 90013 Software Systems 90014 90013 Data Management 90014 90013 Web Development 90014 90013 Design Databases 90014 90013 Parallel Programming 90014 90013 iOS Development 90014 90013 Mobile Development 90014 90013 Memory Systems 90014 90013 Computational Physics 90014 90063 90004 With so many available options, having a specific focus in mind while studying computer science in the United States is the best plan of action for any international student hoping to seriously prepare for their future on the job market.Knowing how to study computer science and effectively planning which type of degree to receive will depend on how well the student understands the discipline of computer science, and deciding which degree is right for a student is a move that will determine what sorts of computer science careers the student is eligible for upon graduating. Therefore, it is of the utmost importance to plan a specific computer science degree that will enable you to pursue the career you want. 90005 90004 Despite the seemingly endless variety of applications and sub-disciplines an international student studying computer science in the United States will have to navigate, asking important questions like, «What is computer science?» is a great way to begin a successful education and, ultimately, career.Moreover, there are plenty of free resources available for studying computer science. For instance, a great resource for international students trying to study computer science in the United States can be the websites of specific institutions. These websites will not only convey what sorts of computer science degrees are available at their institution (as well as any specialties), they will also often have pages specifically to assist interested international students. Program course credit breakdowns, scholarship and internship opportunities, ongoing research, all these vital facts about an institution can be found on their computer science program’s website.90005 90004 Another great resource for international students is the Study Computer Science guide. The guide is a wealth of information on topics ranging from questions about where to study computer science, to providing internship and career advice. 90005 90002 Study Computer Science in the US 90071.90000 One-Hot Encoding in Python with Pandas and Scikit-Learn 90001 90002 Introduction 90003 90004 In computer science, data can be represented in a lot of different ways, and naturally, every single one of them has its advantages as well as disadvantages in certain fields. 90005 90004 Since computers are unable to process 90007 categorical data 90008 as these categories have no meaning for them, this information has to be prepared if we want a computer to be able to process it. 90005 90004 This action is called 90007 preprocessing 90008.A big part of preprocessing is 90007 encoding 90008 — representing every single piece of data in a way that a computer can understand (the name literally means «convert to computer code»). 90005 90004 In many branches of computer science, especially machine learning and digital circuit design, 90007 One-Hot Encoding 90008 is widely used. 90005 90004 In this article, we will explain what one-hot encoding is and implement it in Python using a few popular choices, Pandas and Scikit-Learn. We’ll also compare it’s effectiveness to other types of representation in computers, its strong points and weaknesses, as well as its applications.90005 90002 What is One-Hot Encoding? 90003 90004 One-hot Encoding is a type of vector representation in which 90007 all of the elements 90008 in a vector are 0, except for one, which has 1 as its value, where 1 represents a 90027 boolean 90028 specifying a category of the element. 90005 90004 There also exists a similar implementation called 90007 One-Cold Encoding 90008, where all of the elements in a vector are 1, except for one, which has 0 as its value. 90005 90004 For instance, 90027 [0, 0, 0, 1, 0] 90028 and 90027 [1, 0, 0, 0, 0] 90028 could be some examples of one-hot vectors.A similar technique to this one, also used to represent data, would be 90007 dummy variables 90008 in statistics. 90005 90004 This is very different from other encoding schemes, which all allow multiple bits to have 1 as its value. Below is a table that compares the representation of numbers from 0 to 7 in binary, Gray code, and one-hot: 90005 90044 90045 90046 90047 Decimal 90048 90047 Binary 90048 90047 Gray code 90048 90047 One-Hot 90048 90055 90056 90057 90046 90059 0 90060 90059 000 90060 90059 000 90060 90059 0000000 90060 90055 90046 90059 1 90060 90059 001 90060 90059 001 90060 90059 0000001 90060 90055 90046 90059 2 90060 90059 010 90060 90059 011 90060 90059 0000010 90060 90055 90046 90059 3 90060 90059 011 90060 90059 010 90060 90059 0000100 90060 90055 90046 90059 4 90060 90059 100 90060 90059 110 90060 90059 0001000 90060 90055 90046 90059 5 90060 90059 101 90060 90059 111 90060 90059 0010000 90060 90055 90046 90059 6 90060 90059 110 90060 90059 101 90060 90059 0100000 90060 90055 90046 90059 7 90060 90059 111 90060 90059 100 90060 90059 1000000 90060 90055 90138 90139 90004 Practically, for every one-hot vector, we ask 90007 n 90008 questions, where 90007 n 90008 is the number of categories we have: 90005 90146 90004 Is this the number 1? Is this the number 2? … Is this the number 7? 90005 90149 90004 Each «0» is «false» and once we hit a «1» in a vector, the answer to the question is «true». 90005 90004 One-hot encoding transforms categorical features to a format that works better with classification and regression algorithms. It’s very useful in methods where multiple types of data representation is necessary. 90005 90004 For example, some vectors may be optimal for regression (approximating functions based on former return values), and some may be optimal for classification (categorization into fixed sets / classes, typically binary): 90005 90044 90046 90047 Label 90048 90047 ID 90048 90055 90046 90059 Strawberry 90060 90059 1 90060 90055 90046 90059 Apple 90060 90059 2 90060 90055 90046 90059 Watermelon 90060 90059 3 90060 90055 90046 90059 Lemon 90060 90059 4 90060 90055 90046 90059 Peach 90060 90059 5 90060 90055 90046 90059 Orange 90060 90059 6 90060 90055 90139 90004 Here we have six sample inputs of categorical data.The type of encoding used here is called 90007 «label encoding» 90008 — and it is very simple: we just assign an ID for a categorical value. 90005 90004 Our computer now knows how to represent these categories, because it knows how to work with numbers. However, this method of encoding is not very effective, because it tends to naturally give the higher numbers higher weights. 90005 90004 It would not make sense to say that our category of «Strawberries» is greater or smaller than «Apples», or that adding the category «Lemon» to «Peach» would give us a category «Orange», since these values ​​are not ordinal.90005 90004 If we represented these categories in one-hot encoding, we would actually replace the rows with columns. We do this by creating one 90027 boolean 90028 column for each of our given categories, where only one of these columns could take on the value 1 for each sample: 90005 90044 90046 90047 Strawberry 90048 90047 Apple 90048 90047 Watermelon 90048 90047 Lemon 90048 90047 Peach 90048 90047 Orange 90048 90047 ID 90048 90055 90046 90059 1 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 1 90060 90055 90046 90059 0 90060 90059 1 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 2 90060 90055 90046 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 1 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 3 90060 90055 90046 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 1 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 4 90060 90055 90046 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 1 90060 90059 0 90060 90059 5 90060 90055 90046 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 0 90060 90059 1 90060 90059 6 90060 90055 90139 90004 We can see from the tables above that more digits are needed in one-hot representation compared to Binary or Gray code.For 90007 n 90008 digits, one-hot encoding can only represent 90007 n 90008 values, while Binary or Gray encoding can represent 90007 2 90332 n 90333 90008 values ​​using 90007 n 90008 digits. 90005 90002 Implementation 90003 90340 Pandas 90341 90004 Let’s take a look at a simple example of how we can convert values ​​from a categorical column in our dataset into their numerical counterparts, via the one-hot encoding scheme. 90005 90004 We’ll be creating a really simple dataset — a list of countries and their ID’s: 90005 90346 90027 import pandas as pd ids = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77] countries = [ ‘Spain’, ‘France’, ‘Spain’, ‘Germany’, ‘France’] df = pd.DataFrame (list (zip (ids, countries)), columns = [ ‘Ids’, ‘Countries’]) 90028 90349 90004 In the script above, we create a Pandas 90007 dataframe 90008, called 90027 df 90028 using two lists i.e. 90027 ids 90028 and 90027 countries 90028. If you call the 90027 head () 90028 method on the dataframe, you should see the following result: 90005 90346 90027 df.head () 90028 90349 90004 90005 90004 The 90027 Countries 90028 column contain categorical values. We can convert the values ​​in the 90027 Countries 90028 column into one-hot encoded vectors using the 90027 get_dummies () 90028 function: 90005 90346 90027 y = pd.get_dummies (df.Countries, prefix = ‘Co 90028 90349.